tf.contrib

最新推荐文章于 2020-08-27 16:53:30 发布
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分类专栏： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29919353/article/details/75041704
本文介绍了如何使用tf.contrib.layers.l2_regularizer实现L2正则化，并将其应用于权重参数上，以此来减少模型过拟合的风险。通过示例代码展示了正则化项是如何被加入到损失函数中的。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tf.contrib.layer1.l2_regularizer(regularization_rate)(weight)

对weight施加正则化率为regularization_rate的L2正则化（L1同理）。注意，两个括号之间没有逗号（，）。函数返回一个施加了正则化项的tensor，加入loss中。

regularization = tf.contrib.layer2.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE)(weight1)
loss = cross_entropy + regularization
tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块介绍
Yuancccc的博客
04-23 5482
一、tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述 我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。 下面是对三个模块的简述： （1）tf.nn：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（co...
tf.contrib.training.train的使用
博客
05-15 3889
文章目录1.作用2.使用train的简单的例子2.1载入数据和创建模型2.2定义loss2.3定义优化器2.4创建train_op2.5运行训练过程3.如何定义train_op3.1创建一个train_op，对梯度进行裁剪操作3.2创建train_op并通过提供来自变量的映射来缩放梯度4训练过程进行非梯度更新5.从指定的checkpoint恢复模型6.从变量名不匹配的检查点初始化模型7.从chec...
tensorflow API研读——tf.contrib
天涯遍地是小草的博客
06-04 2134
Module: tf.contrib Defined in tensorflow/contrib/init.py. tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。 下面是对三个模块的简述： （1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（...
tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块
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我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要选择对应的模块。但有些时候可以一起混用。 下面是对三个模块的简述： （1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation。 （2）tf.layers：主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，个人感觉是对tf.nn的进一步封装，tf.nn会更底层一些。 （3）tf.contrib：tf.contrib.la
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weixin_38168907的博客
08-29 228
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tensorflow没有tf.contrib
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03-25
- 原先依赖于 `tf.contrib.layers.fully_connected()` 的场景现在推荐改用更现代化的做法即调用 `tf.keras.layers.Dense()` 或者如果确实需要保持原样风格的话也可以考虑利用 `tf.compat.v1.layers.dense()` 来完成...
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